arreglaré tu configuración de ollama, comfyui o AI local en Linux o Windows

Tu modelo carga pero no devuelve nada. O funciona a 2 tokens por segundo en una GPU que debería hacerlo a cuarenta. O se queda sin memoria en un modelo que debería caber. Yo soluciono exactamente esto.

Ejecutó una pila completa de AI local en un solo 3090 — Ollama, ComfyUI, entrenamiento LoRA, modelos de voz, pipelines automatizados. He enfrentado cada una de estas fallas en mi hardware y he descubierto por qué.

Lo que arreglo:

• Respuestas vacías de modelos de razonamiento. Los tokens de razonamiento consumen todo tu presupuesto de num_predict, por lo que no devuelve nada con done_reason "length". Parece un modelo roto. No lo es.
• Descarga parcial de CPU que destruye silenciosamente tu velocidad
• El tamaño del contexto sobrecarga tu VRAM (la caché KV escala con el contexto)
• Modelos que se vuelven a cargar en cada solicitud porque keep-alive sigue siendo predeterminado
• Flujos de trabajo de ComfyUI que fallan por un nodo personalizado faltante o un modelo en la carpeta equivocada
• Incompatibilidades de CUDA, controlador y contenedor en Linux
• Elegir el modelo y la cuantización adecuados para la VRAM que realmente tienes

Primero envíame un mensaje con lo que está pasando, tu sistema operativo, GPU y VRAM. Te diré honestamente si puedo arreglarlo antes de que hagas el pedido. Si no puedo, lo diré en lugar de tomar tu dinero.

Construyo y vendo mis propias herramientas de AI local, así que esto no es teoría.